全文检索系统整体方案

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全文检索方案

全文检索方案

全文检索方案1. 简介全文检索(Full-Text Search)是一种用于快速搜索大量文本数据的技术。

它能够根据用户提供的关键词,从文本数据中匹配相关的内容。

全文检索方案被广泛应用于各种领域,如搜索引擎、电子邮件系统、社交媒体平台等。

本文将介绍全文检索的基本原理、常见的全文检索方案以及如何选择合适的方案来满足不同的需求。

2. 全文检索原理全文检索的原理主要包括以下几个步骤:2.1 索引建立在进行全文检索之前,需要先将文本数据进行索引建立。

索引是一种特殊的数据结构,用于快速定位文档中包含特定关键词的位置。

在索引建立过程中,需要对文本数据进行分词处理,将文本拆分成一个个独立的单词,并记录每个单词在文档中的位置信息。

2.2 搜索查询当用户输入关键词进行搜索时,系统会将关键词进行分词处理,并根据索引快速定位匹配的文档。

搜索查询的结果通常包括匹配的文档及对应的相关性得分。

2.3 相关性排序在搜索查询的结果中,通常需要根据相关性进行排序,以便将最相关的文档排在前面。

相关性排序的算法通常基于词频、文档长度、文档位置等因素进行计算。

2.4 结果展示最后,系统会根据排序结果将匹配的文档展示给用户。

展示方式通常包括摘要、高亮显示匹配的关键词等。

3. 常见的全文检索方案目前,市面上有多种成熟的全文检索方案可供选择。

下面介绍几种常见的方案:3.1 ElasticsearchElasticsearch是一个高性能的分布式全文搜索引擎,基于Lucene开发。

它支持实时数据索引与搜索,并具有强大的搜索、聚合和分析能力。

Elasticsearch易于使用,并提供了丰富的API,可以与各种编程语言进行集成。

3.2 Apache SolrSolr是基于Apache Lucene的开源搜索平台。

它提供了强大的全文检索功能,并支持分布式搜索、自动索引、高亮显示等特性。

Solr也提供了RESTful API,方便与其他应用集成。

3.3 SphinxSphinx是一种开源的全文搜索引擎,专注于高性能和低内存消耗。

全文检索方案

全文检索方案
-索引构建模块:利用倒排索引技术构建高效检索索引。
-检索服务模块:提供用户查询请求处理和结果返回。
-用户界面模块:提供用户与系统交互的友好界面。
2.技术选型
-搜索引擎:选用成熟稳定的开源搜索引擎技术。
-分词组件:采用高效准确的中文分词技术。
-数据存储:基于分布式文件系统,确保数据的高可用性。
-安全机制:采用加密和安全认证技术保障数据安全。
3.试点推广:在部分部门或业务领域进行试点应用,根据反馈调整优化系统。
4.全员推广:逐步将全文检索系统推广至全公司,提高整体工作效率。
六、总结
全文检索方案旨在为企业提供高效、准确的检索服务,助力企业快速从海量数据中获取有价值的信息。本方案遵循合法合规原则,注重用户隐私保护和数据安全,具备较强的实用性和可推广性。希望通过本方案的实施,为企业带来良好的效益。
2.用户隐私保护
在数据采集、存储、检索等过程中,采取匿名化、加密等手段,保护用户隐私信息。
3.数据安全
建立完善的数据安全防护策略,包括数据备份、访问控制、安全审计等措施,防止数据泄露和非法访问。
五、实施与部署
1.技术培训
对系统管理员和最终用户进行专业的技术培训,确保他们能够熟练使用和运维全文检索系统。
3.功能设计
-基础检索:支持关键词、短语、句子等多种检索方式。
-高级检索:提供分类、标签、日期等筛选条件。
-检索优化:实现智能提示、拼写纠错、同义词扩展等功能。
-结果展示:提供分页、排序、高亮显示等用户友好的展示方式。
四、合法合规性保障
1.法律法规遵循
本方案严格遵循《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规,确保系统设计和实施符合国家要求。
2.系统部署

全文检索方案

全文检索方案

全文检索方案概述全文检索是一种针对文本内容进行搜索的技术,通过建立索引来快速定位包含指定关键词的文档。

本文将介绍一种常用的全文检索方案,并讨论其实现原理和应用场景。

实现原理分词全文检索的第一步是分词,即将文档内容按照一定的规则切分成若干个关键词。

常见的分词算法有正向最大匹配法、逆向最大匹配法、最小匹配法等。

分词的目的是提取文档中的关键信息,方便后续的索引建立和搜索。

建立索引建立索引是全文检索的核心步骤之一。

在建立索引的过程中,将文档的关键词和对应的位置信息存储到一个数据结构中,以便后续的搜索操作。

常用的索引数据结构有倒排索引、Trie树等。

搜索搜索是全文检索的关键步骤,通过输入关键词,搜索引擎可以快速定位包含该关键词的文档。

搜索过程中,先根据关键词在索引中找到对应的文档,然后根据位置信息在原始文档中抽取相关内容,并返回给用户。

应用场景全文检索在许多领域都有广泛的应用,以下是几个常见的应用场景:搜索引擎搜索引擎是全文检索的最典型应用场景之一。

通过建立庞大的索引,搜索引擎可以快速地从海量数据中找到与用户查询相关的内容。

常见的搜索引擎如Google、百度、Bing等。

文档管理全文检索可以在文档管理系统中提供快速、准确的搜索功能。

用户可以通过关键词搜索到包含指定内容的文档,便于快速定位所需信息。

在企业中,文档管理系统起到很重要的作用,方便员工查阅和分享文件。

商品搜索电商平台常常需要提供商品搜索功能,以帮助用户快速找到所需商品。

全文检索可以对商品的标题、描述等信息进行索引建立,并根据用户输入的关键词快速定位到符合条件的商品。

日志分析对于大规模的日志数据,通过全文检索可以快速地查询指定的日志内容。

例如,在服务器日志中搜索特定的错误信息,可以帮助运维人员快速定位和解决问题。

总结全文检索是一种重要的文本搜索技术,通过分词、建立索引和搜索等步骤,可以快速地定位包含指定关键词的文档。

全文检索在搜索引擎、文档管理、商品搜索和日志分析等领域都有广泛的应用。

门户设计方案

门户设计方案

门户设计方案第1篇门户设计方案一、项目背景随着信息化建设的不断深入,各类信息资源日益丰富,构建一个统一、高效、便捷的门户系统已成为提高组织运作效率、促进信息共享的重要手段。

本方案旨在结合我国相关法律法规,为某机构打造一套合法合规的门户设计方案。

二、项目目标1. 实现信息资源的集中管理,提高工作效率。

2. 优化用户体验,满足各类用户的需求。

3. 确保系统安全稳定,遵循国家法律法规。

三、设计方案1. 系统架构本方案采用分层架构设计,分为前端展示层、业务逻辑层和数据访问层。

(1)前端展示层:负责用户交互,提供友好的界面展示,支持多种终端访问。

(2)业务逻辑层:处理用户请求,实现业务功能,确保系统的高效运作。

(3)数据访问层:负责与数据库交互,提供数据存储、查询等功能。

2. 功能模块(1)用户管理:实现对用户的注册、登录、权限分配等功能。

(2)信息发布:支持多种类型的信息发布,如新闻、通知、公告等。

(3)信息检索:提供全文检索功能,方便用户快速找到所需信息。

(4)互动交流:设置评论区,支持用户之间的互动交流。

(5)个人中心:提供用户个人信息管理、密码修改等功能。

3. 技术选型(1)前端技术:采用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技术,实现响应式布局,支持多种终端访问。

(2)后端技术:采用Java、Python、.NET等主流后端开发语言,结合Spring、Django、等框架,实现业务逻辑处理。

(3)数据库技术:采用MySQL、Oracle、SQL Server等关系型数据库,存储用户数据、信息内容等。

(4)搜索技术:使用Elasticsearch、Solr等搜索引擎,实现全文检索功能。

四、合法合规性保障1. 遵循我国《网络安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规,确保用户信息安全。

2. 对用户数据进行加密存储,采用HTTPS协议进行数据传输,保障数据安全。

3. 实施严格的权限管理,确保用户只能访问授权范围内的信息。

查询系统解决方案方案

查询系统解决方案方案

查询系统解决方案方案查询系统解决方案随着科技的不断发展,信息的获取和处理变得越来越重要。

查询系统作为一种重要的工具,被广泛应用于各个领域,包括企业管理、医疗服务、学术研究等。

为了满足不同领域的查询需求,各种查询系统解决方案不断涌现。

本文将介绍一些常见的查询系统解决方案。

一、关系型数据库查询系统关系型数据库查询系统是目前应用最广泛的一种查询系统解决方案。

它基于关系型数据库管理系统(RDBMS)构建,通过使用结构化查询语言(SQL)来进行数据的查询和管理。

关系型数据库查询系统具有数据一致性高、支持复杂查询、拥有强大的事务管理等特点。

在企业管理和金融领域,关系型数据库查询系统被广泛使用。

二、全文检索查询系统全文检索查询系统是一种用于处理大规模文本数据的查询系统解决方案。

它通过建立索引来加速查询速度,并通过处理文本的关键词、权重等信息来提高查询的准确性和排序效果。

全文检索查询系统广泛应用于电子商务、新闻媒体等领域,能够快速准确地定位和检索信息。

三、图数据库查询系统图数据库查询系统是一种用于处理图结构数据的查询系统解决方案。

它采用图的方式来表示数据和数据之间的关系,利用图的遍历算法进行数据的查询和分析。

图数据库查询系统在社交网络分析、知识图谱构建等领域得到广泛应用,能够方便地进行复杂的图形数据查询和分析。

四、面向对象数据库查询系统面向对象数据库查询系统是一种用于处理面向对象数据的查询系统解决方案。

它将对象作为数据的单位,通过面向对象的查询语言进行数据的查询和操作。

面向对象数据库查询系统在软件开发和科学研究领域被广泛使用,能够方便地进行对象的查询和关联操作。

五、大数据查询系统大数据查询系统是一种用于处理大规模数据的查询系统解决方案。

它通过分布式计算、并行查询等技术来加速查询速度,并支持高容错性和可扩展性。

大数据查询系统广泛应用于互联网、电信等领域,能够处理海量数据的快速查询和分析。

综上所述,查询系统解决方案有多种多样,每种方案都有其适用的场景和优势。

高校开展档案升级工作方案

高校开展档案升级工作方案

高校开展档案升级工作方案一、引言随着信息技术的飞速发展,高校档案管理信息化建设已成为提高档案工作效率、实现资源共享的重要途径。

为进一步提升高校档案管理水平,确保档案信息安全、完整、高效,特制定本方案。

二、工作目标1.完善档案管理硬件设施,提升档案存储、检索、利用效率。

2.加强档案管理软件系统建设,实现档案数字化、智能化。

3.提高档案管理人员综合素质,提升档案服务能力。

4.建立健全档案安全防护体系,确保档案信息安全。

三、工作内容(一)硬件设施升级1.建立档案库房:按照国家档案局规定,建设符合标准的档案库房,确保档案安全存储。

2.更新档案柜架:采用新型档案柜架,提高档案存放密度,节约空间。

3.配备档案保护设备:购置温湿度控制器、防虫防霉设备等,确保档案实体安全。

4.建设档案数字化加工场所:配备高速扫描仪、计算机等设备,为档案数字化加工提供条件。

(二)软件系统建设1.档案管理系统升级:对现有档案管理系统进行升级,实现档案数字化、智能化管理。

2.开发档案检索系统:建立全文检索系统,提高档案检索速度和准确性。

3.建立档案信息资源共享平台:实现档案信息资源的共享,方便用户查询和利用。

4.档案数据分析与应用:对档案数据进行挖掘与分析,为学校决策提供支持。

(三)人员培训与素质提升1.开展档案管理培训:组织档案管理人员参加业务培训,提高档案管理能力。

2.建立激励机制:设立档案管理奖励,激发档案管理人员工作积极性。

3.引进专业人才:招聘具有档案管理专业背景的人员,提升档案管理团队素质。

(四)档案安全防护体系建设1.建立档案安全制度:制定档案安全管理制度,明确档案安全管理责任。

2.加强档案实体安全:对档案库房进行安全检查,确保档案实体安全。

3.建立档案信息安全防护体系:采用加密技术、访问控制等措施,确保档案信息安全。

四、工作步骤1.调查研究:了解学校档案管理现状,分析存在问题,为升级工作提供依据。

2.制定实施方案:根据调查研究结果,制定档案升级的具体方案。

电子档案系统方案

电子档案系统方案
2.业务逻辑层:实现核心业务功能,如档案管理、权限控制、流程审批等。
3.数据访问层:负责数据的存储、备份、恢复等操作。
五、核心功能模块
1.档案管理模块:
-支持电子档案的创建、编辑、删除、归档。
-提供档案分类和标签管理功能。
-支持批量导入导出档案数据。
2.档案检索模块:
-支持全文搜索和高级搜索。
-提供多条件组合查询。
2.确保档案数据安全,防止信息泄露。
3.优化档案检索、借阅、审批流程,提升用户体验。
4.遵循国家相关法律法规,确保系统合法合规。
三、系统架构
本电子档案系统采用B/S架构,分为前端展示层、业务逻辑层和数据访问层。
1.前端展示层:负责用户界面展示,提供档案检索、借阅、审批等功能。
2.业务逻辑层:实现档案管理、权限控制、数据加密等核心功能。
5.数据安全模块:采用数据加密、备份、恢复等措施,确保档案数据安全。
6.系统管理模块:负责用户管理、角色管理、系统设置等功能。
五、合法合规性保障
1.遵循国家相关法律法规,如《中华人民共和国档案法》、《中华人民共和国保守国家秘密法》等。
2.采用数据加密技术,保障档案数据传输和存储安全。
3.设立权限控制,防止未授权访问和操作。
4.系统部署阶段:
-部署系统到生产环境。
-进行用户培训和系统试运行。
5.运维维护阶段:
-提供持续的技术支持。
-定期进行系统升级和性能优化。
八、风险管理
1.技术风险:选择成熟的技术方案,进行充分测试。
2.操作风险:加强用户培训,制定详细的操作手册。
3.法律风险:保持与法律法规的同步更新,及时调整系统策略。
4.符合国家法律法规,实现合法合规管理。

全文检索系统整体方案

全文检索系统整体方案

1全文检索系统方案1.1 全文检索需求1)系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径;2)支持字索引和词索引;3)检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力,支持复合式布尔逻辑运算查询,并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关键词查询优先级的设置;4)提供用户多次递进查询的功能,用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集,增加查询关键词与缩小搜索日期范围,而得到更准确的查询结果集;5)能够支持对以上文件中的中文(简体/繁体)、英文、日语、韩语内容实现关键字检索;6)支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索,并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索;7)在数据源数据发生更新时,能在索引库中反映出来,保证搜索的信息为最新,即支持增量索引机制;8)用户可自行设定时间,让系统自动定时进行更新索引;9)对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式,搜索时间不得超过10秒;10)提供跨数据源、数据格式的搜索;11)同过相关性搜索,能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来;12)不但能够对图片的描述信息进行搜索,还能对图片内容的检索;13)提供COM与SOAP的搜索接口(Interface) 可让其它应用程序或查询网页能够提供用户查询入口和查询结果的呈现,用户可通过应用程序或浏览器访问全文检索服务器,提交查询条件,可在浏览器中查看检索结果;14)查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径,以及符合关键词出现的内容片断;15)在搜索结果集中,关键词应被标识出来,用特殊的字体及颜色和其他文字进行区别,查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出现的位置;16)查询结果可按照关键词命中次数,命中结果文件的修改时间,大小等条件进行排序;17)可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记,从而再次检索时,不在标记过的文件中进行查询;1.2 全文检索系统总体方案系统将采用以下全文检索流程。

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1全文检索系统方案1.1全文检索需求1)系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径;2)支持字索引和词索引;3)检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力,支持复合式布尔逻辑运算查询,并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关键词查询优先级的设置;4)提供用户多次递进查询的功能,用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集,增加查询关键词与缩小搜索日期范围,而得到更准确的查询结果集;5)能够支持对以上文件中的中文(简体/繁体)、英文、日语、韩语内容实现关键字检索;6)支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索,并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索;7)在数据源数据发生更新时,能在索引库中反映出来,保证搜索的信息为最新,即支持增量索引机制;8)用户可自行设定时间,让系统自动定时进行更新索引;9)对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式,搜索时间不得超过10秒;10)提供跨数据源、数据格式的搜索;11)同过相关性搜索,能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来;12)不但能够对图片的描述信息进行搜索,还能对图片内容的检索;13)提供COM与SOAP的搜索接口(Interface) 可让其它应用程序或查询网页能够提供用户查询入口和查询结果的呈现,用户可通过应用程序或浏览器访问全文检索服务器,提交查询条件,可在浏览器中查看检索结果;14)查询结果集中应包含结果集总数、命中的结果文件的完整路径,以及符合关键词出现的内容片断;15)在搜索结果集中,关键词应被标识出来,用特殊的字体及颜色和其他文字进行区别,查询者可在查询结果片断中一目了然的看到关键词出现的位置;16)查询结果可按照关键词命中次数,命中结果文件的修改时间,大小等条件进行排序;17)可提供用户对检索命中结果文件在索引库中进行标记,从而再次检索时,不在标记过的文件中进行查询;1.2全文检索系统总体方案系统将采用以下全文检索流程。

针对企业内部的信息,包括文件服务器上的文件、网站网页、ERP 等系统存放信息的数据库信息、办公应用中的公文档案文档已经内容管理系统中流转的内容,本系统提供了两种数据适配器来提取其中的正文内容和属性内容,形成一个相对结构化的数据虚拟层;本系统的索引引擎(Indexer )对结构化的数据虚拟层进行中文切分词、文件特征分析和逐步索引,以及其它索引算法,生成索引数据库;使用者(user )在搜索页面中输入查询字串等搜索条件并提交给本系统后,本系统的全文检索查询引擎(Searcher )会在索引库中进行搜索,并将符合搜索条件的搜索结果返回给使用者;使用者(user )可于查询结果页面,进一步链接到信息原文查看详细内容。

对于系统管理,管理员可通过相应web 方式的管理程序来管理整个系统运行环境及设置文件;并通过索引引擎(Indexer.exe )实时或定时创建索引,更新索引数据库的内容,使检索信息维持在最新状态。

IRMS.IndexerIndex Database IRMS.SearchEngine(User Interface)Application (User Interface)ApplicationTerm Extract Term Index Folder/Share Folder with DocumentsWeb Site Robot/Spider By URL EntryRDBMS(ODBC /OLEDB / JDBC)Lotus Domino R5,R6(NSF)FileNET內容管理Fuzzy SearchSynonym PhraseWild-CardMulti-field Filter IRMS AdapterData Source ComposerFile Extractor1.3全文检索系统带来的效益✓高效率的整合搜索,大幅减少组织成员在取得信息时花费的时间!本系统和其它搜索系统只针对特定信息源搜索不同,它能对企业内部绝大多数的信息创建索引和搜索,具备强大的信息整合及快速回应能力,让企业成员以单一搜索页面、简易的操作方式,即可在最短时间内,完整、准确、及时地掌握企业内外所有信息,不必再耗费大量时间的找寻信息!✓信息过量不会造成企业成员的信息焦虑!通过本系统强大的索引/搜索能力,大量的信息也可在瞬间过滤出符合使用者条件的信息,不必担心迷失在漫漫的信息洪流之中!✓非结构/非组织的信息,不再是知识管理的盲点!文件/档案以及非经过分类管理的信息,因为附加信息稀少,往往成为知识利用上难以判断、分析的信息。

本系统直接针对内容全文分析、关联,使这类信息同样可让使用者以检索方式,快速筛选利用!✓整合容易,使用简易,导入迅速,易于接受!套装化、模块化的设计及灵活的整合能力,能在企业内迅速的安装设置;操作方式简单,企业成员易于接受,导入方便。

以最经济的时间、人力及费用成本为企业创建信息流通、充分分享的知识环境。

1.4全文检索系统平台架构本系统基于组件化和松散耦合架构和设计,系统平台架构示意图如下:整个系统主要分为信息整合、信息萃取和服务、应用整合三个部分。

✓信息整合此部分主要作用是将企业内部存储于不同应用系统中的结构化信息、半结构化信息、非结构化信息通过本系统提供的两种数据适配器进行信息提取,形成一个相对结构化的数据虚拟层,以备后期信息萃取和服务。

✓信息萃取和服务在信息整合层形成的相对结构化的数据虚拟层基础上,本系统将对其中的每笔记录进行中文切分词、索引、文件特征分析、自动分类等各种演算算法处理,形成可以提供搜索服务的索引库。

用户利用本系统的搜索引擎处理提供的强大的搜索功能,如中文同音搜索、简繁体对译、模糊搜索、同义词搜索、文章概念搜索、分类浏览等,快速、准确、完整、及时、有效地搜索到符合自己搜索条件的信息。

✓应用整合本系统还提供了完整的外部程序整合机制。

所有组件均提供SDK 完整开发接口,方便应用整合和应用扩展。

1.4.1 信息整合此部分主要提供对企业内外部非结构性数据信息源建立自动化数据汇入功能。

根据用户实际需求,用户可以选择导入包含Text 、Microsoft Office 、XML 、RTF 、PDF 、HTML 、MHT 、AutoCAD 及E-mail (含附件文件)等格式及文件影音附件(如影片的文件名或摘要、图片的文件名或摘要、及文字)自动化建立索引数据,建立索引数据所处理之文字包括繁体中文、简体中文等;同时用户可以选择导入数据库数据,如Oracle 、 Informix 、Sybase 、MS SQL 等。

此外和Notes 系统也已经有了无缝整合,可挂载Notes Composer 对nsf 库中正文及附件信息索引,在做索引的过程中自动把每笔记录的权限键入索引库。

本系统提供可挂载的数据适配器(Data Adapter),将异质的数据来源与数据结构进行汇整与粹取,亦扮演将非结构的信息结构化,可以很容易地分析特殊档案格式和管理复杂的数据源结构(如递归、巢状等)的多功能设计,以方便信息检索与管理。

以 e-mail 含附件为例,e-mail Adapter 可解析 e-mail 内文,而当选购office Adapter 后,原来的e-mail Adapter 即可解析office 相关的附件文件,可视需求额外购买PDF、ZIP、RAR、OCR 等不同数据适配器,即可交互搭配使用。

搭配使用本系统的TXT、Microsoft Office、RTF、PDF、HTML、E-mail 及FileMeta资料提取器,将可解析Text、Microsoft Office、XML、RTF、PDF、HTML、MHT及E-mail(含附件文件)及文件影音附档(如影片的文件名或摘要、图片的文件名或摘要、及文字)等格式,包括繁体中文、简体中文、英文、Unicode等;使用数据库数据适配器,将可支持数据库数据汇入处理如Oracle、Informix、Sybase、MS SQL等。

1.4.2信息萃取和服务此部分须提供对数据提取的内容所包含的信息,进行数据处理分析,包含:✓分类模式建立自动分类功能。

✓针对非结构性数据建立词库,词库须包含同音词库、同义词库、专业词库。

✓自动分类机制与专业词库须具备自动学习与修正之功能以提升数据处理准确度。

✓可针对不同使用层级、项目进行非结构性数据权限控管。

依照使用者不同等级提供不同权限的查询功能接口。

应用本系统一系列内容分析与索引核心组件群,将汇整的内容进行断词、索引、分类、文件特征等运算与处理,以便满足信息检索与信息管理的应用,提供多功能全面性的数据分析能力,可针对不同情境应用加以整合,快速达到使用者需求。

同时,用户利用本系统的搜索引擎处理提供的强大的搜索功能,如中文同音搜索、简繁体对译、模糊搜索、同义词搜索、文章概念搜索、分类浏览等,快速、准确、完整、及时、有效地搜索到符合自己搜索条件的信息。

1.4.3 应用整合完整外部程序整合机制—所有组件均提供SDK 完整开发接口,方便外部整合。

另外大量提供XML 的方法来进行信息源更新时的同步以及权限的导入与检查工作。

1.5全文检索系统功能特点1.5.1基本检索功能支持✓支持跨数据源索引与整合搜索。

将分散在File Server上的文件、远程网站中的网页、群组软件中的资料,以及数据库中的文字与非文字纪录,在一次搜寻条件下,整合搜寻出来。

可以对近线数据、在线数据和离线数据分别建立索引库,到时可以通过索引库的选择来控制对哪些性质的数据进行搜索;✓支持「万用字符(*、?)查询」。

使用者可查询部分关键字及*(代表多于一个字)或?(代表一个字)的组合。

例如:输入关键词【Chin*】,会找到【China】、【Chine】、【Chinese】等等。

输入关键词【Chin?】,会找到【China】;✓搜寻条件具有完整的布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力,支持复合式布尔逻辑运算查询,并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关键词查询优先级的设定,方便查询者输入布尔组合之查询条件;✓内建「智能型快速响应模式」(Smart cache)机制,可以提供同一种查询条件之重复使用率,提高系统资源的效益。

Cache储存目录记录了Cache档案所要放置的地址,经查询过的资料或画面,第二次再进入时,可重复使用第一次查询结果;✓支持/多字段/ 多条件检索,提高搜索精确度;单一字段内,支持AND/ OR/ NOT逻辑条件,且支持括号方式来提供条件优先权。

多字段条件间,支持AND/OR/NOT逻辑条件;1.5.2词索引与查询功能系统中提供了传统的字索引,但是为提高查询检索的准确度,系统采用自然语言断词机制和灵活的词索引开关,用户可根据需要选择词索引或字索引。

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